Python GIL 防止 CPU 使用率在多核机器中超过 100%？

Question

很多参考资料说，Python GIL 降低了多核机器中多线程代码的性能，因为每个线程在执行之前都需要获取 GIL。

换句话说，看起来 GIL 实际上将多线程 Python 程序变成了单线程模式。

例如：

(1)线程A获取GIL，执行一段时间，释放GIL

(2)线程B获取GIL，执行一段时间，释放GIL

...

但是，经过一些简单的实验，我发现虽然 GIL 降低了性能，但在多核机器上总 CPU 使用率可能会超过 100%。

from threading import Thread

def test():
    while 1:
        pass

for i in range(4):
    t = Thread(target=test)
    t.start()

在 4 核 8 线程的机器上，上述程序将占用大约 160% 的 CPU 使用率。 我有什么误解吗？ 两个线程可以完全同时执行吗？ 还是CPU使用率计算有偏差或者有什么问题？

谢谢

Answer 1

除了Dolda2000 的答案之外，由于 GIL，Python 字节码一次只能由一个处理器执行。 只有某些 C 模块（不管理 Python 状态）才能同时运行。

在其他情况下，线程更适合 I/O 绑定的应用程序（I/O 释放 GIL，允许更多并发），python 多线程比串行更慢并且性能下降。 因此，要利用所有内核并获得更好的性能，请使用多处理。 在这个答案中有一个很好的解释，看看吧！

Answer 2

在所有可能的情况下，您看到的额外 60% 的 CPU 使用率只是您的各个线程争夺 GIL。

毕竟，在 GIL 之外花费了一些时间，解释器正在努力释放/获取 GIL，而 O/S 调度程序正在工作以对它们进行仲裁。